回归神经网络模型时间序列预测TPS2021年9月数据集

回归神经网络模型时间序列预测TPS2021年9月数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：TPS, 时间序列预测, 神经网络特征, 回归分析, 数据挖掘, 机器学习

数据概述：
本数据集来源于回归神经网络模型的倒数第二层特征提取，包含TPS（时间序列预测）任务相关的特征数据。数据集分为两个版本：版本1包含32个特征，版本2包含16个特征。尽管神经网络模型并非此任务的最优选择，但其提取的特征仍具有研究价值，可用于进一步的特征工程或模型优化。

数据用途概述：
该数据集适用于时间序列预测任务的研究与分析，特别是在特征提取和模型优化方面具有重要价值。研究人员可利用此数据集探索特征与预测目标之间的关系，评估不同特征组合对模型性能的影响。此外，数据集还适用于机器学习算法的开发与测试，帮助开发者优化模型结构并提升预测精度。